A pesar de su huella, la IA también es una herramienta clave para la sostenibilidad. mim.girl/Shutterstock
Mientras buscamos la inteligencia artificial (IA) para ayudarnos a abordar el cambio climático, su propia huella de carbono se está disparando. Y, si bien nos ayuda a diseñar medicamentos, optimizar las redes eléctricas y predecir desastres naturales, esta tecnología tiene un costo oculto y desproporcionado.
El problema es tu apetito. Los modelos de formación como el GPT-3, ya superado, requerían alrededor de 1.300 MWh, lo que equivale en energía al consumo de más de 120 hogares en un año. Y eso es sólo entrenamiento: su uso diario es aún más exigente. Se estima que las consultas ChatGPT pueden requerir diez veces más energía que una búsqueda normal en Google, lo que equivale a 1.000 MWh cada día en todo el mundo.
Este consumo es tan colosal que los gigantes tecnológicos están tomando medidas drásticas. Microsoft, Alphabet (Google) y Amazon han firmado contratos para comprar energía de centrales nucleares, asegurando el flujo de vatios a sus centros de datos. La IA tiene hambre de poder y esto es sólo el comienzo.
Jam en la informática moderna
¿Por qué la IA gasta tanto? La respuesta está en la arquitectura de nuestras computadoras, diseñada hace décadas. El problema se conoce como cuello de botella de von Neumann: el tráfico constante de datos entre la memoria (donde esperan los datos) y el procesador (donde se procesan). Es como si un chef sólo pudiera sacar un ingrediente a la vez del frigorífico: pasaría más tiempo yendo y viniendo que cocinando. Este "atasco" genera retraso y, sobre todo, un enorme calor por la disipación de energía.
Durante décadas, la Ley de Moore nos salvó: la tecnología fue capaz de duplicar el número de transistores en un chip cada dos años y así acercar los componentes, los ingredientes de esa cocina. Pero estamos llegando a un límite físico. Apilar cada vez más componentes en un chip 3D reduce el área disponible para refrigeración.
La informática electrónica "cocina" de su propio éxito. La diferencia con el cerebro humano es enorme: con un consumo de energía equivalente al de una pequeña bombilla, puede superar a potentes ordenadores que consumen enormes cantidades de energía.
Más agua y más residuos
Y no es sólo energía. Se utilizan millones de litros de agua para enfriar estos centros de datos. Un centro de datos medio puede utilizar 9 litros de agua limpia por cada kWh de energía.
A esto se suma el ciclo de vida del hardware: la rápida obsolescencia de chips y servidores genera una cantidad cada vez mayor de desechos electrónicos. Por si fuera poco, su producción depende de la extracción de minerales escasos, muchas veces en condiciones de cuestionable respeto a los derechos humanos.
Entre el objetivo y los medios
Entonces, ¿la IA es el problema o la solución? Aquí reside una gran paradoja. A pesar de su huella, la IA también es una herramienta clave para la sostenibilidad.
La misma tecnología que consume mucha energía es la que utilizamos para optimizar las redes eléctricas, gestionar los cortes de energía renovable y crear una "agricultura de precisión" que reduce drásticamente el uso de agua y fertilizantes. Además, nos permite predecir antes los desastres naturales y diseñar medicamentos o nuevos materiales sostenibles, al tiempo que optimiza las rutas de transporte para reducir las emisiones.
La IA puede facilitar 134 de los 169 objetivos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU, aunque puede inhibir 59. La cuestión no es si usarla o no, sino cómo podemos hacerla sostenible.
Un futuro "verde": fotones y nanotecnología
Aunque ya se han logrado avances en modelos "más ligeros" (mediante técnicas como la "poda" o la "destilación"), la solución no vendrá únicamente de la optimización del software. La verdadera revolución tiene que ocurrir en el hardware.
Es aquí donde entran en juego la nanotecnología y los nuevos paradigmas informáticos, como la computación en memoria, que busca superar el cuello de botella de von Neumann diseñando chips que integren procesamiento y memoria en un mismo dispositivo; Los "memristores" son un ejemplo de esta tecnología.
Otra idea aún más radical es la revolución de los fotones, que propone dejar de utilizar electrones y empezar a utilizar fotones (partículas de luz). Sin masa ni generando calor mediante fricción, un procesador fotónico podría ser miles de veces más eficiente.
Finalmente, se explora la computación analógica: a diferencia de los chips digitales (que funcionan con 0 y 1), estos sistemas se inspiran en la física de los sistemas naturales para procesar la información de manera más fluida, similar a nuestro cerebro.
Desafíos a superar
El camino hacia una IA sostenible no es sólo un desafío técnico: es una cuestión de gestión. Iniciativas como el Programa Nacional de Algoritmos Verdes en España son un primer paso. Necesitamos una visión holística que combine innovación tecnológica, regulación proactiva y una profunda conciencia social y política.
Estamos hablando de tecnología que tiene el potencial de transformar nuestro mundo, pero sólo si lo hace sin destruir el planeta en el proceso.
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